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农业遥感图像增强有利于图像信息的提取与分析,萤火虫算法是近年来较为新颖的智能仿生算法,目前国内外关于其能否用于农业遥感图像增强的研究未见报道。文章首先利用非完全Beta函数建立农业遥感图像增强模型,结合人眼最小灰度分辨力函数进行图像细节增强,将每个输入区间的像素灰度值变换到适当的输出灰度级区间,最终生成对比度均衡的图像;然后通过萤火虫优化算法在其动态决策域半径进行伪差分操作更新;最后确定最佳参数的收敛条件,给出了算法流程。试验仿真结果表明,萤火虫算法的农业遥感图像检测在图像细节增强评价指标、相位一致性指标、通用质量评价指标等方面与直方图算法、Retinex算法、小波变换算法、模糊聚类算法等相比数据较优,能够用于农业遥感图像增强。 相似文献
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《山东农业大学学报(自然科学版)》2018,(5)
计算机视觉图像在采集和传输过程中,容易受到噪声的干扰而变得模糊不清,传统的模糊集图像增强算法具有计算量大、参数手动设置和适应性差的缺点,使得图像处理效率低下和增强质量较差,无法满足现实需求。本文将改进的蚁群算法引入计算机视觉图像模糊增强,以模糊熵为图像增强效果的评价指标,并对模糊图像增加参数进行自适应选择。结果表明,本算法可以提高图像的模糊熵、改善图像视觉效果和清晰度,同时可以较好地突出某些特征。 相似文献
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自适应直方图均衡化算法在图像增强处理的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
在图像增强处理中,用离散的灰度等级作直方图均衡化时,很难得到完全平坦均匀的结果,采用局部法对图像进行处理,不同局部采用不同的对比度增强方法.这种自适应直方图均衡算法,对妊娠超声图像进行处理,实验表明,自适应直方图均衡化算法在妊娠超声图像增强处理具有良好效果. 相似文献
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研究了空间域下基于直方图处理的图像增强算法。通过直方图统计获得具体参数,根据平均值和方差调整图像的强度和对比度,以实现对图像的增强。由于对图像进行全局增强,不能有效突出局部特征,因此重点阐明局部图像增强的算法。试验结果表明,该算法可以有效增强图像的局部细节。 相似文献
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张威;赵天玉;孙玉秋 《长江大学学报》2013,(10):22-25,4
图像增强是图像处理的基本方法之一。直方图均衡化方法是传统经典的图像增强有效手段,但是处理过的图像损失了大量的灰度层次,且增强力度不够。高频提升滤波可以增强图像的高频成分,即图像的细节,从而弥补了直方图均衡方法的不足。采用空间域直方图均衡化和频率域高频提升滤波相结合的方法对图像进行处理。利用图像中变化剧烈的信息只与高频成分有关这一原理,结合MATLAB程序设计,实现了直方图均衡技术并对图像进行了增强处理,再在此基础上使用高频提升滤波对图像进行处理。试验结果表明,经该方法增强后的图像,其主观视觉效果明显改善,图像增强效果比单一采用一种技术的效果要好。 相似文献
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安海涛 《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》2012,33(2):182-184
针对多目标图像分割问题,采用了1种基于二维灰度直方图的三类阈值分割方法,将图像划分为暗、灰和亮3种不同的区域,分别给出了其模糊隶属度函数,引入概率分析,定义了基于指数熵算子的最大模糊熵准则,通过改进的蚁群算法,搜索最优模糊参数组合,以此确定图像的分割阈值。实验结果表明,该算法能快速、有效的分割图像。 相似文献
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针对物联网监测的小麦苗情图像受成像自然环境和成像设备影响存在对比度低及图像模糊的问题,提出了基于受限分位直方图的小麦苗情图像增强方法,首先压缩高概率密度色彩频度来减少高频色彩的像素出现过增强问题,然后对调整后的直方图进行分位划分以保持图像在增强后的色彩均值信息,缓和图像均值色彩变化过大导致的过增强和噪声放大问题,最后对分位直方图在分位区间内依据累积分布函数分别进行直方图均衡化融合为最终输出图像。结果表明,该方法克服了传统全局直方图易出现的过增强和噪声放大问题,增强后的图像细节丰富,具有更好的视觉效果,能够满足小麦苗情远程监测图像增强的实际应用要求。 相似文献
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张鲁丹 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2016,(2):66-70
根据高斯噪声密度大、噪声强度的波动范围宽,其污染图像不仅每一个像素灰度级都会受影响,而且即使是同一灰度级受污染的程度也会不同的特点和传统的图像模糊滤波算法在图像细节保护方面上的不足,提出基于图像受噪程度的改进模糊加权均值滤波算法,该算法根据图像各像素点的受噪程度,得到首次滤波图像和原图像估计直方图,根据该直方图确定模糊隶属度函数,然后对首次滤波图像中灰度小于25的像素点进行模糊加权均值滤波,该算法在不需要期望图像和高斯噪声方差的情况下能有效地去除噪声,同时能够很好地保护图像细节信息。 相似文献
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在传统直方图均衡的基础上,提出一种增强牛肉图像直方图的改进算法.先用一个函数来缩小最大的灰度频数与最小灰度频数之间的差距以使其更好保留细节,然后对有效的灰度级进行等间距处理以使图像在整个显示范围内显示.理论和实践证明本算法可以更好地保留细节,脂肪边界清楚,同时可使直方图更为平滑. 相似文献
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针对直方图均衡化方法增强图像时往往会同时增强噪声的问题,提出了一种新混合增强算法:首先对图像进行直方图均衡;然后对经直方图均衡处理后的图像做梯度锐化;最后将锐化后的图像进行灰度扩展,增大图像对比度。选取X射线成像和卫星图像作为待处理图像,分别用2种不同的方法以及笔者提出的方法对其进行处理,然后将处理后的图像进行对比。试验结果表明,该混合算法比其他几种方法效果更好,不仅增加了动态范围,增强了对比度,还丰富了图像细节,而且不会增强噪声。同时还分别用4邻域对比度、8邻域对比度、平均灰度和方差这4个参数对原图和处理后的图像进行对比。从对比结果可见,该算法可以显著提高图像对比度;对于整体灰度较低的图像,该算法还可以提高图像整体灰度;从方差对比结果来看,经该算法处理后,图像质量得到显著提高。 相似文献
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基于灰度直方图的图像增强技术是图像增强领域中的一个重要方面。本文介绍了两种基于灰度直方图的图像增强算法———直方图的均衡化算法和直方图的规定化算法的算法思想和算法应用。 相似文献
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为解决玉米种子内部机械裂纹检测过程中存在的种子间粘连问题,提出一种基于自适应脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural net)模型与熵值最大原则相结合的图像分割算法。运用直方图均衡化和布特沃斯低通滤波器进行频域增强预处理,以提高玉米种子与图像背景的对比度;运用PCNN模型,结合最大熵值原则对预处理后的粘连玉米种子图像进行分割,并引入图像像素的拉普拉斯能量(Energy of laplace)作为PCNN网络各神经元之间的连接系数,以增强图像分割效果;采用维纳滤波和数学形态学对分割后存在的噪声和断点进行处理,得到最终的分割效果。试验结果表明:PCNN与熵值最大原则相结合的图像分割算法的分割准确率为92.5%,运行时间为1.166 2s,分割准确率高于改进分水岭算法、OTSU算法和最大熵直方图分割算法,用时略长于其他分割算法。 相似文献
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在对直方图均衡化算法基本原理深入分析的基础上,结合图像灰度值分布特征,提出一种改进的直方图均衡化增强算法,该算法首先引入自适应维纳滤波算法,对所获取的降质农作物图像进行预处理,以尽可能排除随机噪声;然后提出一种基于图像灰度信息的自适应子块获取方法,通过图像中灰度值的分布特点来自适应确定子块,对各子块分别进行直方图均衡化处理,从而获得高清晰度的农作物图像。采用峰值信噪比及均方根误差等指标,将图像自适应增强算法与自适应维纳滤波算法、直方图均衡化算法及其改进算法对降质农作物图像的处理性能进行定量评价,结果表明,图像自适应增强算法在去除噪声的同时能够有效提高图像对比度,对于农作物图像处理具有一定的借鉴价值。 相似文献
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直方图均衡化图像增强算法原理简单,同时是可逆操作,即只要知道变换函数,就可以通过其逆函数来得到原始的直方图,并且处理的数据量也不是很大,但在增强处理过程中因大量灰度级被合并而导致处理后图像出现不自然的情况。为此,提出了自适应直方图均衡化图像增强算法。该算法根据原始图像的直方图,自适应地确定一个剪切系数,然后按照剪切系数对直方图进行剪切,最后进行均衡化处理。算法的创新点在于自适应确定剪切系数,解决有高峰直方图图像增强后局部不自然的问题。试验结果表明,该算法对直方图有高峰的图像有较好的增强效果并避免过度增强不自然的问题,在计算机图像处理上有较高的应用价值。 相似文献
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直方图均衡化能够调节图像的动态灰度范围,是一种经典有效的图像增强方法,但它建立在合并相似像素灰度的基础之上,模糊了图像的细节.高频强调滤波将变换后的低频和高频分量都得到了增强,但是低频分量的增强要弱一些,这样会使得图像边缘更加清晰.实验表明,经该方法增强后的图像,其主观视觉效果明显改善. 相似文献
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在传统直方图均衡的基础上，提出一种增强牛肉图像直方图的改进算法。先用一个函数来缩小最大的灰度频数与最小灰度频数之间的差距以使其更好保留细节，然后对有效的灰度级进行等间距处理以使图像在整个显示范围内显示。理论和实践证明本算法可以更好地保留细节，脂肪边界清楚，同时可使直方图更为平滑。 相似文献
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《山东农业大学学报(自然科学版)》2017,(1)
传统的医学图像增强算法存在适用性差、计算量大和参数人工设置等缺点。本文结合果蝇优化算法的良好的全局最优搜索性能,针对FOA算法存在局部最优问题,将改进因子引入FOA算法,提出一种IFOA优化模糊熵的自适应医学图像增强算法。实验结果表明,IFOA算法可以有效地突出图像的特征,改善图像的视觉效果,提高效率,避免手工调整参数的不便,在保证图像质量最佳的情况下,可以自动配置出最佳的模糊增强参数,实现医学图像的自适应增强。 相似文献